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基于LSTM神经网络的铁路制动系统故障预测方法

作 者:姜俊鹏,贾坤,管善堃,董天豹 单 位:中车青岛四方机车车辆股份有限公司 阅读 6291
1  引言 随着轨道交通的飞速发展,铁路列车的运行速度也在不断加快,一体化程度也在不断提高。作为轨道列车安全的重要保障,列车制动系统的安全性和可靠性也极为重要,列车的车载设备保存并监控制动系统的相关参数,例如:在高速运行时控制列车,在运行区间下的运行速度和超速保护。因此,如果能够快速、准确地利用车载设备的相关参数信息,对制动系统进行故障诊断和预测,就能有效地保证轨道列车的运行效率和稳定性。 2  深度学习在故障预测中的应用 由于车载设备的集成性和复杂性,铁路列车制动系统的潜在故障具有随机性、[登陆后可查看全文]
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